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6-5 循环神经网络(RNN)基础
6-5 循环神经网络(RNN)基础
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课程目录
视频评论
1、课程说明和基本准备
3个视频
试看
1-1 课程说明书
20:50
1-2 课程准备
13:59
1-3 GPU安装与配置
13:52
2、Python基础
10个视频
2-1 Python初相见
15:30
2-2 Anaconda安装
08:43
2-3 JupyterNotebook使用
11:01
2-4 软件与库的管理
09:02
2-5 Python基础入门
26:22
2-6 Python基础之控制流
09:45
2-7 Python基础之列表、字典和元组
18:53
2-8 Python基础之函数
11:05
2-9 Numpy基础
41:46
2-10 pandas基础
26:46
3、机器学习基础
7个视频
3-1 机器学习入门
11:12
3-2 机器学习常用概念和术语
10:23
3-3 机器学习分类
05:41
3-4 确定研究方案和收集数据
08:33
3-5 数据预处理
08:51
3-6 确定评估方法,划分数据集
12:05
3-7 建模与调整
09:08
4、深度学习及Keras入门
7个视频
4-1 形象化理解深度学习神经网络
11:13
4-2 深度学习神经网络基本概念
11:32
4-3 激活函数
08:04
4-4 损失函数和优化器
12:57
4-5 keras建模流程详解-理论篇
19:04
4-6 keras模型可视化
03:03
4-7 keras建模实践
13:27
5、数值数据的深度学习
3个视频
5-1 多层感知器(MLP)理论介绍
02:44
5-2 多层感知器(MLP)医学应用文献导读
19:26
5-3 多层感知器(MLP)实践
11:41
6、文本数据的深度学习 ( 自然语言处理)
7个视频
6-1 自然语言处理基础
18:50
6-2 分词和one-hot编码
11:15
6-3 英文文本分类实践
06:37
6-4 中文文本分类实践
09:49
6-5 循环神经网络(RNN)基础
05:35
6-6 自然语言处理在医学上的应用文献导读
17:54
6-7 循环神经网络(RNN)系列实践
16:02
7、影像数据的深度学习
7个视频
7-1 卷积神经网络(CNN)基础讲解
09:13
7-2 卷积神经网络(CNN)在医学上的应用举例
20:41
7-3 卷积神经网络(CNN)实践
09:03
7-4 迁移学习基础
04:57
7-5 VGG网络基础
01:48
7-6 VGG网络在医学上的应用举例
15:15
7-7 VGG网络实践
07:34
8、提取影像组学的深度特征
4个视频
8-1 影像组学深度特征介绍
03:08
8-2 深度残差网络(ResNet)介绍
05:47
8-3 影像组学深度特征提取应用举例
18:38
8-4 影像组学深度特征提取实践
14:28
9、基于深度学习的感兴趣区分割(图像的语义分割)
5个视频
9-1 图像的语义分割与U-Net介绍
03:54
9-2 U-Net感兴趣区分割应用举例
22:44
9-3 U-net感兴趣区分割实践-简单版
16:48
9-4 DiceScore代码
06:56
9-5 U-net感兴趣区分割实践-多功能版
07:09
10、图像目标检测
4个视频
10-1 图像目标检测和YOLO网络介绍
05:48
10-2 YOLO目标检测和分类在医学上的应用举例
40:10
10-3 图像标注
04:44
10-4 YOLOv4实现
12:37
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